分布の構造に着目した特徴空間の可視化 : クラスタ判別法
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概要
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高次元の特徴空間における分布の構造を把握するために, 低次元の空間に写像し可視化することはパターン認識の重要な研究課題である.しかし, 従来用いられていた主成分分布などの方法では極めて多くの自由度を一撃的に低次元空間に写像していたために, 分布構造を破壊してしまうことが多かった.我々はこれに対して, 特徴空間で分布構造を解析し, 構造を保存する写像を求めるという, 新しいアプローチを提案する.このアプローチに基づき, クラスタ構造を可視化する最適な線形アルゴリズム, クラスタ判別法を提案し実験により有効性を示す.また, データベースの検索インタフェースへの応用も検討する.
- 2001-07-11
著者
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坂野 鋭
(株)nttデータ技術開発本部
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坂野 鋭
株式会社nttデータ技術開発本部
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坂野 鋭
株式会社nttデータ
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佐藤 新
株式会社NTTデータ
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末永 高志
株式会社NTTデータ技術開発本部
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末永 高志
(株)nttデータ技術開発本部
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末永 高志
株式会社nttデータ 技術開発本部
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佐藤 新
株式会社nttデータ技術開発本部
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末永 高志
株式会社NTTデータ
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末永 高志
株式会社NTTデータ技術開発本部|早稲田大学基幹理工学部応用数理学科
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